LangChain是一个开源的应用开发框架，旨在将大型语言模型（LLM）与开发者现有的知识和系统相结合，以提供更智能化的服务。LangChain的可观测性可以通过集成其他工具来实现，包括日志、指标、组件依赖、自定义监控和告警与通知。...(more)

@wangzk0206数据库管理员, scrcu 可以基于开源LLM模型，例如 GPT-3 或 LaMDA进行构建。目前可应用于可观测性方面，例如，容量规划、故障诊断、告警响应等。当然也可以用于知识管理、及自动化方面。...(more)

文章介绍了使用NebulaGraph和LlamaIndex构建知识图谱的方法，以及7种查询引擎的优缺点，适用于不同的使用情况。KG基于向量的检索返回的回答最完整，原生向量索引检索返回的回答速度最快。

在选择适合您业务场景的语言模型（LLM）时，可以考虑基于微调开源模型和检索增强生成（RAG）的方法。 像 Llama2 这样的开源 LLM 会根据客户的语料库进行微调。这使得经过微调的模型能够内化和理解客户的特定领域，从而无需额外的上下文即可回答问题。 解决该问题的第二种方法是检索...(more)

LLM结合知识图谱和图数据库可提高智能应用效果，NebulaGraph是一款分布式图数据库，与GNN结合可实现实时子图抽取等应用。

GraphRAG结合知识图谱和LLM技术栈，提高了文档检索的精确性和完整性。GraphRAG可以通过LLM模型从问题中提取关键实体，再利用知识图谱检索子图，最终合成答案。Text2Cypher是另一种基于图谱的LLM方法，可以将任务翻译成面向答案的图查询。两种方法各有优劣，可以结合使用。...(more)

LLM+图技术的组合可以实现Text2Cypher，将自然语言转换成Cypher查询语句，降低图数据库查询门槛。利用LlamaIndex或LangChain等工具，只需几行代码即可实现Text2Cypher，智能化图数据应用。

LLM和图数据库、知识图谱结合可解决构建和查询问题，RAG模型提供额外知识，NebulaGraph分布式数据库提高效率。LLM可自然语言查询，RAG增强，65b模型需考虑显存和精度。多模型投票提高准确率，使用prompt训练，避免输出格式干扰训练。...(more)

大模型可构建知识图谱和操作结构化数据，Few/zero-shot提升效果，ICL/prompt是主要特性。微调方式如LoRA/P-tuning可强化效果，大模型+知识图谱更好。可看LangChain和吴恩达教程，追随最新实现和论文。部署、非结构化数据存储、数据准备、模型准确性等问题有解决方案和经验分享。...(more)